本节目录制时,媒体尚未发出梁文峰的内部讲话,本期节目观点与其讲话内容有部分重叠,纯属巧合,不涉及任何抄袭和未注明的引用。
今年的 WAIC,看起来依然很热闹:大厂展台、算力集群、机器人表演、满场的 AI 应用和 Agent。但如果把那些“参数更大”“能力更强”“现场更酷”的热闹拨开,真正值得关注的问题反而变得更朴素了:AI 到底能不能干活?能不能稳定地干活?能不能便宜地干活?以及,谁愿意为它买单?
这一期我们从一次“云看展”聊起。去过现场的朋友纷纷倒下,没去成现场的我们,反而借着报道、观察和自己的落地实践,重新看了一遍今年 WAIC 暴露出的行业变化:大模型已经不再只是拼智商、拼榜单、拼发布会的阶段,产业正在进入一个更难也更现实的竞争场。大家开始关心的,不是“哪个模型最强”,而是“哪个模型够用、稳定、便宜、可交付”。
节目里,我们聊到机器人展区为什么依旧更像表演现场,具身智能离真正进入家庭和产业还有多远;也聊到 AI 应用创业为什么看起来门槛降低了,但真正的壁垒并没有消失。AI 可以帮你写原型、写代码、做方案,但它解决不了所有问题,尤其解决不了行业 know-how、客户在哪里、产品为什么有人买单这些最硬的商业问题。
Kimi K3 的发布,则给这期节目提供了另一个切口。我们聊了实际使用 K3 写 Agent 的体验:它不完美,慢,消耗 token 多,也不一定在所有能力上超过海外顶级模型;但它已经足够好,足够可用,并且在成本、部署、开放权重和模型选择上,把竞争的逻辑往前推了一步。
一个模型是不是 SOTA,可能没有过去那么重要了。对大量真实业务来说,能完成 80% 的工作,价格可接受,调用稳定,才是更关键的事。
这也引出了本期最核心的判断:未来 AI 的竞争,不只是模型智商的竞争,而是工程优化、成本结构、路由系统、生态选择和落地能力的竞争。顶级模型可能会越来越像“工业母机”,用来写代码、造工具、解决最难的问题;而真正嵌入产品、服务用户的,往往是更小、更便宜、更快、更适合具体场景的模型组合。
相关资料
李晨老师的公众号文章: https://mp.weixin.qq.com/s/7h2TiSgd8NlKdBwBgUwB9A
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【本期主播】
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